2数据收集.pptVIP

心理统计学是应用统计学的分支。这决定了学习的重点在于各种统计方法和技术的逻辑、原理与使用条件。 SPSS等统计软件让复杂的统计计算变得简单，但这不代表统计技术的掌握重于统计原理的理解。 统计如何学 思维先行 多动脑、多动手 心理学定量研究中的统计学 1. 文献检索和文献综述 2. 研究设计 3. 前期研究 4. 收集数据 5. 数据登录和整理 6. 统计分析 7. 解释统计结果 8. 呈现结果，得出结论。 做完试验后再找统计学家分析数据，就好象要他作尸体解剖。他会说，这实验死于什么原因。 (Fisher,1938) 具体地： 如何收集数据 如何用不同的方式描述我们收集的数据 如何利用收集到的数据做出更广意义的推论 数 据 收 集 1.1 变量分类 A 连续变量 vs. 间断变量 B 定类变量，定序变量，定距变量，定比变量 (Stevens, 1951) C 自变量 vs. 因变量 D 其他分类方法 A1 连续变量(continuous variable) 在一连续的系列上任何一部分都可以细分以得到任何的值，或在其上面任何两值之间均可以得到无限多介于二者间的值。 如身高、时间、体重、智商 变量值是一段距离，而不是一个点；是近似数。 如某儿童身高125cm，它代表124.5到125.5cm之间的任何一个数值。 A2 离散变量(discrete variable) 只能取出特殊值，而不能取出任意值的变量。变量值代表一个点，而非一段距离；是精确数。 如骰子的点数，家庭人口数 “我国家庭平均有3.65人”，只是理论上的观念，现实中并不存在。 B1 定类变量(nominal variable) 又称类别变量。是用数字表示个体在属性上的特征或类别上的不同。 如性别、学号、颜色类别、教学方法 没有绝对零点，没有测量单位。变量值之间有“相等”和“不等”的关系，但没有大小之分，不能比较大小，更不能进行加、减、乘、除四则运算。 球员背号100并不比50号大，更不是其两倍。 B2 定序变量(ordinal variable) 又称等级变量，是用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置、层次或水平。 如比赛名次、品质等级、喜爱程度 既无零点、又无测量单位。变量的值之间具有“等于”或“不等于”关系、序关系(优于、先于、劣于、后于等)，四则运算没有意义。 优秀与良好只能说明前者优于后者，但不能用数量表示前者比后者好多少。 B3 定距变量(interval variable) 又称等距变量，除了可以说出名称和排出大小，还能算出差异大小量的变量。 如温度、测验成绩、智商 有相等的测量单位，无绝对零点。考试成绩为零不表示没有一点知识。可进行加减运算，乘除运算则无意义。 严格来讲智商不属于定距变量。为什么？ 130较120的聪明程度要高于60较50的聪明程度。 B4 定比变量(ratio variable) 又称比率变量，既有测量单位，又有绝对零点(所使用的数量须代表从自然原点开始起算的距离)。 如身高、重量、学生人数 可进行四则运算，还派生出比例、速度、效率等指标。 心理学领域内，真正的定比变量并不多。 B 小结 2. 数据从何而来 调查研究 实验研究 数据库 2.1 调查研究 调查研究之“是什么” 调查研究之“如何做” 抽样调查：“管中窥豹”“一叶知秋” 抽样调查的假设：还原论 每个个体都可以且应该是孤独地存在的，因此把其中的一部分分别抽取出来并不会影响其特质。这些“单独的个体”的相加结果仍然可以代表总体。 抽样调查的逻辑：演绎和归纳 抽样的过程(管中窥豹)体现演绎 决策的过程(一叶知秋)体现归纳 总体(population)与样本(sample) 参数(parameter)与统计量(statistic) 参数是描述总体的数字。它是一个固定数字。 统计量是描述样本的数字。一旦取样，即已知，但换个样本，随之改变。我们常用统计量估计参数。 2.1.2 调查研究之“如何做”：程序 1. 研究问题的确定 2. 研究设计与准备 3. 研究实施与操作 4. 结果统计与分析 5. 结果呈现与报告 凡事预则立，不预则废 Foreplay The core-business Afterplay 研究实施前要做哪些准备？ 找哪些人来做我的研究？ 用哪些题目来做我的研究？ 抽样方法 问卷设计 2.1.3 抽样方法 “好的”抽样方法 “差的”抽样方法 2.1.3.1 随机抽样(概率抽样) 抽样是实证研究最重要的环节之一。事关研究的内部效度与外部效度。 简单随机抽样(simple random sampling, SRS) 原则：机会均等与彼此独立 现实世